《维基百科百科问答数据集》是一个专门为机器学习和自然语言处理任务设计的数据资源，它包含了大量的问答对，这些问题和答案都来源于广博且权威的维基百科平台。这个数据集是研究人员和开发者构建智能问答系统、信息检索系统或者进行语义理解研究的重要工具。 维基百科是一个全球性的多语言百科全书，它由众多志愿者共同编写和维护，涵盖了科学、艺术、历史、文化等各个领域的知识。因此，这个数据集的内容极为丰富，涉及的知识面非常广泛。每个条目都是经过精心编辑和审核的，确保了信息的准确性和可靠性。 数据集以Json格式存储，这是一种常见的数据交换格式，易于解析和生成，被广泛应用于Web服务和编程语言中。Json文件结构清晰，通常包括键值对，非常适合表示问答对这种结构化的信息。在本数据集中，每个Json对象可能包含一个问题（question）和对应的答案（answer），以及其他可能的相关信息，如问题的类别、答案的来源页面等。 对于机器学习算法的训练，这样的数据集至关重要。它可以用于模型的预训练，帮助模型学习到丰富的语言结构和知识表示。在问答系统中，模型需要理解问题的意图，从大量文本中找到精确的答案，这正是维基百科问答数据集能提供的训练素材。通过深度学习方法，如Transformer或BERT，模型可以学习到如何从上下文中提取关键信息，并生成恰当的回答。 在测试阶段，这个数据集同样有价值。可以将模型的预测结果与真实答案进行对比，计算出各种评估指标，如准确率、召回率和F1分数，以此来评估模型的性能。同时，也可以进行抽样检查，深入分析模型在特定类型问题上的表现，以便进行模型调优。 此外，该数据集还可以用于研究领域如知识图谱构建、信息抽取、语义搜索等。通过分析问答对，可以提取实体和关系，构建知识图谱，从而增强搜索引擎的能力，使其能够理解并回应更为复杂和具体的查询。 《维基百科百科问答数据集》是一个宝贵的资源，它为科研人员和开发人员提供了一个探索和利用大规模知识的平台，有助于推动自然语言处理技术的发展，提升人工智能的问答能力，让机器更好地理解和使用人类语言。

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## 关于数据集 - 数据集名称：SQuAD - 发布机构：斯坦福大学 Stanford University - 网址：https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/ - 大小：0.0341 GB - 简介：斯坦福问答数据集（The Stanford Question Answering Dataset，简称SQuAD）是一个阅读理解数据集，由群众工作者在维基百科文章中提出的问题组成，其中每个问题的答案是来自相应阅读段落的一段文本或跨度，共有500多篇文章中有10万多个问答配对。 斯坦福问答数据集（2.0版本）于2018年由斯坦福大学发布，相关论文为Know What You Don't Know: Unanswerable Questions for SQuAD。

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CBT 数据集由文字段落和相应问题构建，问答数据均来自古腾堡项目免费提供的书籍，该数据集用于直接测量语言模型、更广泛的语言环境用于问答和仿真查找。 cbt_test.txt cbtest_CN_test_2500ex.txt cbtest_CN_valid_2000ex.txt cbtest_NE_test_2500ex.txt cbtest_NE_valid_2000ex.txt cbtest_P_test_2500ex.txt cbtest_V_valid_2000ex.txt ._stats_all_CBT.txt ._stats_CN.txt ._stats_NE.txt ._stats_P.txt ._stats_V.txt stats_all_CBT.txt stats_CN.txt stats_NE.txt stats_P.txt stats_V.txt cbt_valid.txt cbt_train.txt ._BOOK_SPLIT.txt BOOK_SPLIT.txt LICENSE.txt cbtest_P_valid_2000ex.txt cbtest_V_test_2500ex.txt cbtest_CN_train.txt cbtest_V_train.txt cbtest_NE_train.txt cbtest_P_train.txt

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Yahoo！Answers 数据集源于 Yahoo！Answers Comprehensive Questions and Answers 1.0 的 10 个主要分类数据，每个类别分别包含 140000 个训练样本和 5000 个测试样本。 该数据集是截至 2007 年 10 月 25 日的答案语料库，其包含问题和对应答案，本语料库包含 4483032 个问题及答案，除此之外还包含少量元数据，可被用于选择最佳答案。 Yahoo！Answers 数据集由康奈尔大学发布。

Question Answer Dataset 是结合维基百科文章语料库的链接，并手动生成仿真问题和答案以供学术研究的问答数据集。该数据集分为文章、问题和答案三部分，其中手动生成的仿真问题与答案对维基百科文章的评分难度很高。 Question Answer Dataset 由卡内基·梅隆大学于 2013 年发布，主要发布人分别为 Noah Smith、Michael Heilman、Rebecca Hwa、Shay Cohen 和 Kevin Gimpel，其最早版本的数据大多由卡内基·梅隆大学和匹兹堡大学学生在 2008 年至 2010 年收集所得